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如何在两个不同的数据集上进行相同的置乱,但同时保存两个数据集中的行的顺序

在两个不同的数据集上进行相同的置乱,并同时保存两个数据集中的行的顺序,可以使用以下步骤:

  1. 首先,加载两个数据集并确保它们具有相同的行数。
  2. 对两个数据集分别进行相同的随机置乱操作,以打乱行的顺序。可以使用随机函数来生成随机数,然后根据生成的随机数对数据集中的行进行重排。
  3. 在置乱之前,可以创建一个索引列,以保存数据集中的原始行顺序。这样在后续步骤中,可以通过索引列来恢复数据集的原始顺序。
  4. 置乱完成后,将两个置乱后的数据集保存为新的数据集。
  5. 如果需要恢复数据集的原始顺序,可以使用之前创建的索引列对数据集进行排序。

以下是一个示例代码,展示如何在Python中实现这个过程:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载两个数据集
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')

# 确保两个数据集具有相同的行数
assert len(data1) == len(data2)

# 创建索引列保存原始顺序
data1['index'] = np.arange(len(data1))
data2['index'] = np.arange(len(data2))

# 对两个数据集进行随机置乱
data1_shuffled = data1.sample(frac=1, random_state=42)
data2_shuffled = data2.sample(frac=1, random_state=42)

# 保存置乱后的数据集
data1_shuffled.to_csv('data1_shuffled.csv', index=False)
data2_shuffled.to_csv('data2_shuffled.csv', index=False)

# 如果需要恢复数据集的原始顺序,使用索引列排序
data1_restored = data1_shuffled.sort_values('index')
data2_restored = data2_shuffled.sort_values('index')

上述示例使用了Pandas库来处理数据集,其中data1.csvdata2.csv是原始的数据集文件,data1_shuffled.csvdata2_shuffled.csv是置乱后的数据集文件,data1_restoreddata2_restored是恢复原始顺序后的数据集。

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